Artesis Plantijn Hogeschool Antwerpen
Media, Design en IT
AI programming38489/3385/2425/1/70
Studiegids

AI programming

38489/3385/2425/1/70
Academiejaar 2024-25
Komt voor in:
  • Bachelor in de toegepaste informatica, trajectschijf 2
    Afstudeerrichting:
    • Artificiële Intelligentie
Dit is een enkelvoudig opleidingsonderdeel.
Studieomvang: 3 studiepunten
Men kan dit opleidingsonderdeel niet volgen binnen een
  • examencontract (met het oog op het behalen van een creditbewijs).
  • examencontract (met het oog op het behalen van een diploma).
Titularis: Herman Bruno
Co-titularis(sen) zijn nog niet (allemaal) gekend.
Onderwijstalen: Nederlands
Kalender: Semester 1
Dit opleidingsonderdeel wordt gequoteerd op 20 (tot op een geheel getal).
Mogelijke grensdata voor leerkrediet: 15.10.2024 (1ste semester)
Tweede examenkans: wel mogelijk.
Delibereerbaarheid/tolereerbaarheid: Dit opleidingsonderdeel komt in aanmerking voor deliberatie/tolerantie onder de voorwaarden van de opleiding waarvoor je bent ingeschreven.
Totale studietijd: 78,00 uren

Volgtijdelijkheid

Op dit opleidingsonderdeel is er geen volgtijdelijkheid van toepassing.

Korte omschrijving

AI programming richt zich op het ontwikkelen van systemen en toepassingen die gebruik maken van wat wel eens traditionele artificiële intelligentie wordt genoemd. Hiermee wordt het onderscheid aangeduid met machine learning en deep learning technieken, die de laatste jaren erg populair zijn geworden. Toch zijn er momenteel nog erg veel succesvolle AI toepassingen die gebruik maken van deze meer traditionele technieken. Waar bij machine learning de nadruk ligt op het leren van verbanden uit data ligt de nadruk bij deze methodes op het programmeren van een specifieke logica. Deze technieken worden geïntroduceerd aan de hand van een aantal eenvoudige games. 


OLR-Leerdoelen (lijst)

Analyseren
Analyseert een opgegeven probleem in zulke vorm dat ze door AI algoritmen kunnen opgelost worden.
Analyseert een probleem en identificeert daarbij het geschikte algoritme om het probleem op te lossen.
Ontwerpen
Beschrijft de werking van de besproken AI-algoritmen.
Realiseren
Beschrijft de theoretische Wiskundige fundamenten van AI-algoritmen.
Past de theoretische Wiskunde fundamenten van AI-algoritmen toe op vraagstukken.
Reproduceert de theoretische begrippen en definities accuraat.
Simuleert schriftelijk de werking van een AI-algoritme voor eenvoudige voorbeelden.

Leerinhoud

  • Data structuren en graafstructuren
  • Sorteeralgoritmen
  • Zoek- en planningsalgoritmen voor het oplossen van perfect information games
  • Probabilistische algoritmen voor het oplossen van imperfect information games
  • Optimalisaties
  • Reinforcement learning algoritmen

Studiematerialen (lijst)

Online leermateriaal op DigitapVerplicht

Onderwijsorganisatie

Werkvormen
Hoor- en/of werkcolleges12,00 uren
Practicum en/of oefeningen24,00 uren
Werktijd buiten de contacturen42,00 uren

Toetsing (lijst)

Evaluatie(s) voor de eerste examenkans
MomentVorm%Opmerking
Eerste examenperiodeKennis- en inzichtstoets in de examenreeks30,00Digitaal.
Eerste examenperiodeVaardigheidstoets in de examenreeks40,00Digitaal.
Evaluatie(s) voor de tweede examenkans
MomentVorm%Opmerking
Tweede examenperiodeKennis- en inzichtstoets in de examenreeks30,00Digitaal.
Tweede examenperiodeVaardigheidstoets in de examenreeks40,00Digitaal.
Evaluatie(s) voor beide examenkansen, niet herhaalbaar in tweede examenkans
MomentVorm%Opmerking
Eerste examenperiodeVaardigheidstoets permanent tijdens de lesweken (Permanente evaluatie)30,00

Toetsing (tekst)

De totale examentijd voor de kennis- en inzichtstoets(en) en/of de vaardigheidstoets(en) die tijdens de examenreeks en de toetsweek plaatsvinden, bestaat uit de voorziene tijd hiervoor plus ¼ extra examentijd – met een max. van 30 min. – voor alle studenten. De extra examentijd als individuele aanpassing is hierbij dus inbegrepen. Indien er op het moment van de toetsing een aanvullende toetsing plaats zou vinden, dan wordt de extra examentijd met een maximum van 30 min. toegekend.